基于Group Lasso的多源电信数据离网用户分析

• 作者: 史颖欢 周新民 孙良君 杨琬琪 范剑锋 高阳
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电信企业 客户流失 多源数据 特征选择 Group Lasso
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程
• 页码范围: 77-83
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5616字
• 语种: 中文

摘要

随着行业竞争愈演愈烈，电信企业的客户流失情况越来越严重，给电信企业造成了巨大损失。通过电信企业的数据来做离网用户的预测，从而进一步作出挽留客户的正确决策，成为电信企业日益关注的问题。面对电信后台汇总的多源数据，经分析发现其呈现天然的组结构。为了选择对于离网类别最具判别性的特征，本文使用了一种基于Group Lasso的组特征选择方法，在此基础上用交叉验证法选择适当的特征组，最终将选择出的少量组特征用于预测离网和停机的宽带用户。实验表明，在江苏某地级市电信离网用户分析数据中取得了比其他特征选择方法的精度平均高至少10%的预测性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高阳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	77	1645	20.0	39.0
2	史颖欢	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	8	59	5.0	7.0
3	杨琬琪	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	3	15	2.0	3.0
4	周新民		4	25	3.0	4.0
5	孙良君		2	8	2.0	2.0
6	范剑锋	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	6	1.0	1.0